Ведущий эксперт и IoT-архитектор Яндекс.Облака Александр Сурков о том, что общего у Интернета вещей и абонемента в фитнес-клуб

25.06.2019

За последние годы Интернет вещей и блокчейн стали самыми обсуждаемыми технологиями. И если одна из них переживает сложные времена, то IoT (Internet of things) стабильно используется и постепенно изменяет нашу жизнь. О том, как Amazon и другие компании применяют Интернет вещей в производстве и выгодно ли работать в этой области, рассказал студентам Университета ИТМО Александр Сурков, ведущий эксперт и IoT-архитектор Яндекс.Облака. ITMO.NEWS публикует главные тезисы лекции.

Александр Сурков

Что такое Интернет вещей?

Как заявляет аналитическая консультационная компания Gartner, IOT — это сеть физических объектов. которые имеют встроенные технологии, позволяющие осуществлять взаимодействие с внешней средой, передавать сведения о своем состоянии и принимать данные из вне. IoT подразумевает сеть не из компьютеров и смартфонов, а из приборов, которые встраиваются в окружающую среду и взаимодействуют с реальным миром. К примеру, датчик открытия двери или кнопка в лифте.

Еще мне очень нравится определение в российской «Википедии». Там написано, что Интернет вещей — это концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»). Не технология, а концепция или идея, которая рассматривает организацию таких сетей как явление, способное перестроить экономические и социальные процессы в обществе.

Все это тесно перекликается с понятием индустрии 4.0 или промышленной революции. Современный мир стоит на пороге достаточно серьезных глобальных изменений. Внедрение таких новых технологий, как Интернет вещей, 3D-печать, блокчейн, системы искусственного интеллекта, может сильно изменить организацию бизнеса и привести к перестройке рабочих мест.

Пример уже свершившейся перемены — каршеринг. Автомобиль, который вы не покупаете, а берете в аренду и платите за время использования. В каждой машине, подключенной к сервису, работает огромная сеть приборов, к которой подключен специальный блок, передающий данные из автомобиля (где он стоит, включены ли фары, закрыты ли двери) на сервера. А оттуда информация попадает в мобильное приложение к пользователю.

Каршеринг Яндекс.Драйв. Источник: tvoe

Каршеринг Яндекс.Драйв. Источник: tvoe

Каршеринг уже существенно потеснил и общественный транспорт, и такси, и личные автомобили. Зачастую воспользоваться им проще, дешевле и эффективнее, чем, например, делать петлю на метро. Это то самое влияние, которое оказывает на нашу жизнь Интернет вещей своими проектами. Их достаточно много, и они постепенно входят в нашу жизнь. Однако зачастую они касаются производства, а не социальной жизни.

Что полезен Интернет вещей?

IoT дает два преимущества. Первый — это удаленный мониторинг. Вы собираете информацию с большого количества объектов и сводите ее в одно место. Это позволяет оптимизировать определенные процессы. Для того же каршеринга удаленный мониторинг — это необходимость для ведения бизнеса. Но и в других областях это полезная функция. Допустим, есть сеть автоматов, которые продают батончики. Для доставки новых товаров нужно организовать подвозку. Тут либо отмечать по собственной логике, куда ездить курьерам, либо поставить в автомат датчик, который будет собирать данные о количестве товара. С ним можно построить более оптимальный путь для курьера.

Практика показывает, что система мониторинга потребления электроэнергии (использования кондиционеров, отопительных систем, так называемые «умные офисы») позволяет экономить порядка 35% ресурсов при правильном подходе.

Второй сценарий: набрав данные, можно попытаться предсказать поломки. Подобная операционная диагностика используется уже достаточно давно для анализа больших турбин и генераторов энергии. Размеченные данные о предыдущих поломках можно также отдавать алгоритмам искусственного обучения, чтобы те научились предсказывать будущие неисправности. Сейчас это наиболее востребованный кейс у многих компаний в ритейле.

Лекция Александра Суркова

Лекция Александра Суркова

Какой бывает Интернет вещей?

Индустриальный и домашний. Первый направлен на получение выгоды, заработок или экономию денег, а домашний — на комфорт или развлечение.

В качестве примера IoT в промышленности можно вспомнить автоматизированные склады компании Amazon, где работают роботы. Это сложная система, требующая специальной разметки, но ее внедрение позволяет существенно повысить эффективность работы склада с точки зрения скорости доставки товара, ошибок и поломок. Человек для любой системы, где бы он ни работал, является ненадежным звеном. Особенно там, где требуется физическая сила. Человек может уставать, ошибаться, болеть, работать намеренно плохо в отместку за невыплаченную премию. С точки зрения управленца, человека нужно менять на робота — эффективность будет зашкаливать.

Что такое домашний Интернет вещей?

На рынке уже можно найти множество товаров, относящихся к домашнему IoT. Умные зубные щетки, которые анализируют, как вы чистите зубы, и дают рекомендации с напоминаниями, умные замки, которыми можно управлять с телефона, фитнес-трекеры, голосовые помощники, которые сейчас есть почти у каждой компании. Причем в Штатах про них рассказывают интересные, а иногда и страшные истории. К примеру, поговаривают, что раньше Alexa от Amazon просыпалась посреди ночи и зловеще хохотала. «Алиса» от Яндекса, если что, так не делает.

Но почему, несмотря на обилие товаров, Интернет вещей не проникает в нашу бытовую жизнь?

Яндекс.Станция

Яндекс.Станция

Дело в том, что нет сценария, который приносил бы большую пользу. Это все очень индивидуально. Я сравниваю эту ситуацию с покупкой клубной карты в фитнес-клуб. Вроде как полезно, при покупке все загораются, три-четыре недели ходят, а потом карта просто лежит. Это типичная история, пусть и есть люди, которые туда регулярно ходят и занимаются.

Так и с предметами домашнего IoT. В основном это маркетинг, направленный на повышение привлекательности для продукта за счет wow-фактора. «Вау, я могу сварить себе кофе, нажав кнопку в приложении», – думаете вы и, наверное, сделаете выбор в пользу такой кофемолки. Тем более, что маркетологи очень хитры: они очень четко рассчитывают на определенные аудитории.

Как это работает?

Для начала стоит сказать, что объекты почти никогда не подключаются к интернету напрямую. Причина состоит в том, что датчики, управляющие чем-либо, обычно имеют очень простой процессор. Это в сущности дешевое устройство, которое не имеет достаточной мощности для выхода в интернет и обеспечения безопасности передачи данных. Практически всегда используется шлюз, gateway, который обладает достаточной мощностью. Он занимается безопасностью передачи данных, организует потоки, а также буферизирует данные, когда связи нет.

Другая важная особенность технологии: она делит устройства на два вида. Информационные — это компьютеры, телефоны, планшеты, ноутбуки. В общем, все то, что взаимодействует с человеком. Устройства второго вида — специализированные — не находятся под контролем человека. Они работают автономно, и за ними некому следить. Если что-то идет не так, то так будет продолжаться до бесконечности, пока кто-то из людей не обнаружит проблему. В связи с чем качество разработки подобных систем должно быть очень высоким — наличие ошибок может приводить к очень плачевным последствиям, потому что они оперируют реальными вещами. Если что-то пойдет не так с бойлером, который повышает давление, то он может и взорваться.

Лекция Александра Суркова

Лекция Александра Суркова

Рынок Интернета вещей

Объем мирового рынка IoT оценивается в 646 миллиардов долларов в 2018 году. К 2022 году он, согласно оценкам, должен дорасти до одного триллиона. При этом на Россию приходится половина процента от общего объема. Это печальная история, но как есть. Российский рынок оценивается в 3,5 миллиарда долларов, и он должен вырасти примерно в два раза в ближайшие четыре года.

Общаясь с разными людьми, которые работают в сфере Интернета вещей, складывается другая картина: они только бровь поднимают и говорят, что не видят всех этих денег. Пытаясь анализировать ситуацию, мы пришли к выводу, что все три миллиарда вложены в оборудование. Наши телекоммуникационные операторы в данный момент строят сети, которые будут использоваться Интернетом вещей в будущем. То есть рынок IoT смещен в сторону передачи данных — люди только готовятся к инновациям.

Как вообще передаются данные в IoT? Обычные сети дороговаты и требуют слишком много энергии для передачи данных. Так что люди решили упростить это дело и предложили несколько решений. Например, LoRaWAN. Это медленный Wi-Fi, который покрывает очень большую территорию.

Что хорошо и плохо на отечественном рынке?

В России уже готова телекоммуникационная инфраструктура. Компании вложились, разработали оборудование, а теперь очень хотят его продавать. Они будут помогать перспективным проектам всеми возможными способами, чтобы вернуть свои инвестиции.

Также у нас есть государственная стратегия на оптимизацию производства и труда. Вообще, согласно докладам экспертов, в России инновации чаще всего внедряются сверху вниз. Если на Западе все происходит силами компаний и самих пользователей, то у нас говорят «надо», и все побежали выполнять. С одной стороны, это хорошая мотивация и финансовые влияния. С другой, эффективность такого подхода не всегда высока. Да и мнение решающей стороны не всегда соответствует реальности из-за недостатка экспертизы.

Плюс, согласно опросам и статистике, бизнес сегодня психологически готов внедрять IoT, но не всегда понимает зачем. В этой ситуации надо приходить к компаниям и рассказывать, чем конкретно для них будет полезен Интернет вещей. Лучше всего – в деньгах. Важно говорить: «Сейчас вы потратите столько, а через два года начнете экономить столько-то».

Есть и технические проблемы. В первую очередь — это окупаемость проектов. Большую особенность нашей страны составляет дешевый человеческий труд. Во многих сферах проще оставить на рабочем месте людей, чем инвестировать и внедрять новые технологические системы.

Наконец, в нашей стране, как и во многих других, слабая культура данных. IoT, особенно все, что касается конъюнктивной аналитики, — это работа с большими данными, машинным обучением, с алгоритмами предсказания чего бы то ни было. Они очень чувствительны к тому, на чем они учатся. Для хорошей работы нужны дать машине данные без ошибок. Работа современного data scientist на 90% состоит из разгребания форматов данных и приведение их в удобоваримый вид. В этой ситуации нужно очень осторожно и тщательно подходить к работе с Интернетом вещей.